ENEOS Materials 採用 ChatGPT Enterprise 提升製造生產力

ENEOS Materials 已在全體員工中部署 ChatGPT Enterprise，以應對日本製造業的勞動力短缺與不斷上升的營運成本。此舉使超過 90% 的員工每週使用該工具，並創建了超過 1,000 個自訂 GPT，以優化專業的工業工作流程。

營運效率與員工採用

ENEOS Materials 透過優先考量安全性與易用性，快速實現 AI 在組織內的整合。使用 ChatGPT Enterprise，使公司符合內部資訊安全需求以處理專有資訊，同時讓員工能以日文自然語言產出結果，無需程式編寫技能。

Key adoption metrics include:

• 員工參與度：超過 90% 的員工至少每週使用一次 ChatGPT。
• 工作流程改進：在試點階段，80% 的員工報告其工作流程有顯著提升。
• 自訂工具：組織已開發超過 1,000 個自訂 GPT，以應對特定業務需求。

透過深度研究加速技術研究

ChatGPT 內的深度研究功能將複雜技術調查所需時間從數月縮短至數分鐘。這對於負責匈牙利工廠的製程開發與工程部尤為重要，該部門利用 AI 克服語言障礙與技術複雜性。

Measurable outcomes of deep research deployment include:

• 語言障礙消除：全面搜尋匈牙利來源並翻譯成精確的日文。
• 時間縮減：先前需數月完成的調查現在在數分鐘內完成。
• 技術計算：過去需半天完成的複雜化工工程計算與分析，現在在數分鐘內完成。

優化廠房設計與安全

工程部門使用一個依公司標準專為廠房設計打造的自訂 GPT。此工具根據流量、管徑、壓力損失、流體類型與材料需求等輸入，產生最佳化規格。

This implementation improves both speed and safety:

• 設計速度：確認材料腐蝕風險與設計基準現在只需數秒，而非大量工作。
• 風險緩解：AI 在設計階段標示材料選擇風險，提升整體可靠性與防護。
• 成本效益：該工具透過比對內部標準與 AI 的領域知識，實現最佳化廠房設計。

簡化人力資源與培訓

ChatGPT Enterprise 透過自動化分析員工培訓回饋與建立資料彙整工具，徹底改變了人力資源的運作方式。

Key HR improvements include:

• 分析速度：先前需 1-2 小時手動完成的培訓評估，現在在 20 秒內完成。
• 資料彙整：透過一位無程式開發經驗的人資員工所建工具，資料彙整時間縮減約 90%。
• 持續改進：AI 驅動系統依據既定教育框架評估培訓，進一步精練內容。

未來整合與擴展

ENEOS Materials 計畫超越一般 AI 助手，將內部訓練的 AI 模型直接整合至製造設備。長期目標是實現車間的自然語言控制，使員工能以日常語言指導與優化生產。